На GitHub рекламируют мощный Android RAT — якобы FUD

На GitHub рекламируют мощный Android RAT — якобы FUD

На GitHub рекламируют мощный Android RAT — якобы FUD

В одном из публичных репозиториев на GitHub обнаружено описание Android-трояна удаленного доступа с обширным набором функций. По утверждению автора проекта, вредонос совершенно невидим для антивирусов (FUD).

Разработчик также включил в README-файл обычную для таких случаев оговорку: контент можно использовать только в образовательных и исследовательских целях. Указанная здесь же контактная ссылка ведет в телеграм-канал, где можно ознакомиться с расценками.

Новый зловред написан на Java (код на стороне клиента) и PHP (на стороне сервера). Дистанционное управление зараженным смартфоном осуществляется напрямую и в реальном времени через веб-интерфейс, для этого нужен лишь браузер на платформе Android, Linux или Windows.

Для доставки полезной нагрузки используются инъекции в легитимные приложения. В донорский APK внедряется модуль-дроппер; автор разработки заверил, что декомпиляция не выявит ни IP-адрес атакующего, ни порты, так как они надежно спрятаны с помощью особой технологии.

Скрыть C2-коммуникаций помогает шифрование — AES-128 в режиме CBC с паддингом по стандарту PKCS. Чтобы сделать обмен еще незаметнее, предусмотрен режим «замораживания» (freeze), который ограничивает передачу данных 1-3 Мбайт в сутки и ускоряет выполнение команд.

Судя по заявленным свойствам, новый RAT умеет обходить не только антивирусы, но также ограничения MIUI (ОС Xiaomi на базе Android) и другую спецзащиту смартфонов китайского производства (запрет автозапуска, фоновых процессов и т. п.).

Для выявления эмуляторов и виртуальных машин используются проприетарные методы, которые якобы гарантируют откат исполнения в таких средах. Предусмотрен также обход режимов экономии заряда батареи и оптимизации производительности.

При установке портативный RAT автоматически получает все необходимые разрешения, скрывает свою иконку и начинает работать в фоне с минимальным потреблением ресурсов и без лмшних сетевых соединений.

Возможности, доступные оператору зловреда на настоящий момент:

  • отслеживание местоположения (GPS и стриминг с встроенных камер);
  • получение привилегий админа;
  • телефонные вызовы, в том числе USSD; запись разговоров, чтение и очистка журнала звонков;
  • отправка, прием, поиск, редактирование, удаление СМС;
  • просмотр списка контактов;
  • составление и вывод списка установленных приложений, установка и деинсталляция;
  • регистрация клавиатурного ввода (онлайн и офлайн);
  • кража учетных данных (банковские и криптовалютные приложения, KYC, P2P);
  • перехват одноразовых кодов, генерируемых Google Authenticator, Microsoft Authenticator, 2FAS, LastPass;
  • подмена адресов криптокошельков в буфере обмена;
  • просмотр файлов и папок, создание новых, удаление, загрузка;
  • захват фото, аудио, видео;
  • скриншоты;
  • вывод всплывающих уведомлений;
  • блокировка / разблокировка мобильного устройства, стирание содержимого;
  • блокировка доступа к Google Play, мессенджерам, антивирусу (вывод фейкового диалога и принудительное закрытие);
  • SCM Phshing — отправка поддельных нотификаций, при открытии которых отображается клон страницы входа в легитимное приложение;
  • шифрование файлов и вывод записки с требованием выкупа.
Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru